< 메타버스와 AR , AI가 이미 평행선을 달리고 있다?...>

• 메타버스와 증강 현실(AR)은 지난 몇 년간 기술 산업의 중요한 키워드였습니다. 2020년대 초반에는 메타버스와 AR이 차세대 인터넷 혁신의 중심이 될 것이라는 기대감이 있었었습니다. 그로 인해 투자금은 해당 기술에 트렌드처럼 몰렸고, 많은 산업이 생성되기도 했습니다.

• 메타버스는 가상공간에서 소통하고 상호작용할 수 있는 플랫폼을 제공하며, AR은 실제 세계에 가상 요소를 겹쳐 사용자에게 새로운 차원의 경험을 제공하는 기술로서 코로나 팬데믹과 함께 각광받기 시작했습니다. 하지만, 이러한 기술들은 개발과 구현 과정에서 많은 과제를 마주하게 되었으며, 팬데믹이 종식하게 되면서 많은 스타트업과 기업들이 이 영역에서의 도전 끝에 실패하거나 몰락하는 경우가 많았습니다.

• 최근 몇 년간 인공지능, 특히 생성형 AI(Generative AI)에 대한 투자가 메타버스때와 마찬가지로 급증하면서, 많은 기업들이 AI 기반 서비스와 제품을 시장에 내놓고 있습니다.

• OpenAI의 GPT 시리즈나 Google의 Bard와 같은 AI 모델이 주목받으면서, 생성형 AI는 차세대 기술로 큰 기대를 모으고 있습니다. 하지만 이러한 기술에 대한 과도한 투자에도 불구하고, 수익 모델을 명확하게 정립하지 못하는 경우가 많아, 메타버스와 AR 스타트업의 몰락과 비슷한 양상이 나타나고 있습니다. 오늘은 메타버스와 AR 그리고 AI에 대한 현황을 살펴보고, 과도한 기대와 수익 모델의 부재가 어떻게 문제로 작용하는지 분석해 보겠습니다.

< 과도한 기대와 현실적 제약에 부딪힌 기술들... >

• 메타버스와 AR, 그리고 AI는 기술적 진보와 가능성의 상징으로, 서로 다른 기술이지만 2가지 공통된 문제에 직면하게 됩니다.

✅과도한 투자와 기대

• 메타버스와 AR, AI 모두 초기부터 거대한 투자를 유치하며 기술 발전을 위한 자금을 확보했습니다. 특히 메타버스와 AR은 가상현실 세계와 현실을 연결하고, 새로운 형태의 상호작용을 가능하게 할 것이라는 기대가 컸습니다. 하지만, 그 기대에 부응할 만한 실질적인 응용 사례나 일상에서의 활용 가능성은 아직 제한적이었습니다. 

• AI 역시 비슷한 양상을 보이며, 생성형 AI는 콘텐츠 생성, 자동화, 고객 지원 등 다양한 분야에 잠재력을 가지고 있지만, 실제로 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 모델을 구축하는 데에는 어려움이 있습니다.

✅수익 모델 부재

• 메타버스와 AR, AI 기술은 모두 사용자에게 놀라운 경험을 제공할 수 있는 잠재력이 있지만, 문제는 수익화 모델입니다. 많은 스타트업과 기업들이 이들 기술에 막대한 자금을 투자했지만, 정작 지속 가능한 비즈니스 모델을 정립하지 못하고 있습니다. 특히 AI의 경우, 대규모 데이터 처리와 연산 자원이 필요해 운영 비용이 매우 높으며, 이러한 기술을 상용화하는 과정에서 많은 도전 과제를 안고 있습니다.

< 그렇다고 하더라도 성공과 실패는 존재한다... >

• 동전도 양면이 있듯이 모두가 실패한 것도 아니며, 그 안에서도 수익성과 기술을 모두 발전시킨 사례들도 있습니다. 외국의 성공과 실패사례를 살펴보겠습니다.

✅ 외국 성공사례 (메타버스, AR)

1. Niantic (2010년 설립)

• AR 기반 게임 "포켓몬 고"로 폭발적인 성공을 거두었습니다. 현실 세계와 가상 세계를 자연스럽게 연결하며 사용자들에게 몰입감 있는 경험을 제공하는 데 성공했습니다. 이를 통해 AR 기술이 일상 속에 스며들 수 있는 가능성을 보여주었습니다.

2. Roblox (2006년 설립)

• 메타버스 개념을 성공적으로 구현한 대표적 사례입니다. 사용자들이 직접 콘텐츠를 제작하고 공유하며, 가상 세계에서 상호작용할 수 있는 환경을 제공해 수익 모델을 정착시켰습니다.

3. Unity Technologies (2004년 설립, 2010년 이후 성장 가속화)

• Unity는 AR/VR 콘텐츠 제작을 위한 세계적인 게임 엔진 플랫폼을 제공하는 회사로, 특히 AR/VR 분야에서 많은 성공을 거두었습니다. Unity의 엔진을 사용하면 개발자들이 손쉽게 3D 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 메타버스와 AR을 구축하는 중요한 도구로 자리 잡았습니다.

4. Epic Games (2010년 이후 Unreal Engine을 통해 메타버스와 AR 분야에서 성장)

• Epic Games는 자사의 게임 엔진 Unreal Engine을 통해 메타버스와 AR 분야에서 두각을 나타냈습니다. Unreal Engine은 게임뿐 아니라 건축, 영화, AR/VR 콘텐츠 제작에 활용되며, 메타버스 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다. Epic Games의 "Fortnite"는 사실상 메타버스의 초기 형태로 인정받고 있으며, 사용자가 가상 세계에서 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼으로 성장했습니다.

✅ 외국 성공사례 (AI)

1. OpenAI (2015년 설립)

• 생성형 AI의 대표적인 성공 사례로, GPT 시리즈는 다양한 비즈니스 애플리케이션에 적용되어 상업적 성공을 거두고 있습니다. 특히 API 기반 비즈니스 모델을 통해 기업들이 AI를 활용할 수 있는 생태계를 구축했습니다.

2. Synthesia (2017년 설립)

• Synthesia는 AI 기반 비디오 생성 플랫폼으로, 사용자가 손쉽게 비디오 콘텐츠를 제작할 수 있도록 돕는 AI 기술을 활용한 스타트업입니다. 특히 광고, 교육, 마케팅 콘텐츠를 생성하는 데 주력하며, AI와 AR을 결합한 새로운 형태의 비디오 경험을 제공하고 있습니다. 이 스타트업은 AI를 통해 영상 콘텐츠 제작의 방식을 혁신한 성공 사례로 꼽힙니다.

3. UiPath (2005년 설립, 2010년 이후 성장)

• UiPath는 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 소프트웨어를 제공하는 AI 기반 스타트업입니다. 2010년 이후 인공지능 기술을 접목해 비즈니스 프로세스의 자동화를 가속화하면서 빠르게 성장했으며, 2021년 뉴욕 증권거래소에 상장되었습니다. UiPath는 기업들이 일상적인 반복 작업을 자동화함으로써 비용 절감과 생산성 향상을 이룰 수 있도록 돕는 성공적인 AI 스타트업입니다.

4. Cerebras Systems (2016년 설립)

• Cerebras Systems는 AI 모델 훈련을 위한 세계에서 가장 빠른 AI 프로세서를 개발한 스타트업입니다. AI 훈련에 특화된 반도체 기술을 도입해 대규모 AI 모델의 훈련 속도를 극적으로 향상했으며, 이러한 기술 혁신은 AI 산업의 생산성을 높이는 데 기여했습니다. Cerebras Systems는 AI 인프라 구축을 위한 필수적인 기술을 제공하며 성공을 거둔 스타트업 중 하나입니다.

✅ 외국 실폐사례 (메타버스, AR)

1. Magic Leap (2011년 설립)

• AR 글라스를 개발한 스타트업으로, 기대에 비해 성능이 미흡해 대중화에 실패했습니다. 기술적 한계와 높은 개발 비용이 문제였으며, 실용적인 애플리케이션이 부족해 사용자 기반을 확장하지 못했습니다.

2. Second Life (2003년 설립)

• 메타버스의 초기 모델로 한때 큰 관심을 받았으나, 현실 세계와의 상호작용 부재와 높은 운영 비용으로 인해 대중화에 실패했습니다.

3. Blippar (2011년 설립)

• AR 광고 플랫폼을 개발했으나, 수익 모델을 확립하지 못하고 시장에서 도태되었습니다. 기술력에 비해 상업적 성공을 이루지 못한 대표적인 사례입니다.

4. Metaio (2003년 설립, 2015년 Apple에 인수 후 사업 종료)

• Metaio는 AR 기술의 선구자로, AR 애플리케이션을 개발했으나 상업적 성공을 이루지 못했습니다. 2015년 Apple에 인수되었지만, Metaio의 기술이 Apple의 ARKit에 흡수되면서 독자적인 브랜드로는 사라졌습니다. Metaio는 기술적인 잠재력은 있었으나, 시장에서 수익성을 확보하는 데 어려움을 겪은 사례입니다.

✅ 외국 실폐사례 (AI)

1. AI Dungeon (2019년 설립)

• AI 기반 인터랙티브 스토리텔링 게임으로 시작했으나, 윤리적 논란과 사용자 신뢰 문제로 인해 사용자가 줄어들며 성장을 지속하지 못했습니다.

2. BenevolentAI (2013년 설립)

• BenevolentAI는 AI를 활용해 신약 개발을 혁신하려던 스타트업이었습니다. AI를 사용해 생명 과학 데이터를 분석하고 신약 개발 프로세스를 가속화하는 것을 목표로 했지만, 예상보다 더딘 연구 과정과 높은 자본 소요로 인해 상업적 성공을 이루지 못했습니다. 결과적으로 투자자들의 기대를 충족시키지 못하면서 재정적인 어려움에 직면했습니다.

3. MetaMind (2014년 설립, 2016년 Salesforce에 인수 후 사업 중단)
 

• MetaMind는 AI 기반 딥러닝 플랫폼을 제공하며, 의료 및 금융 데이터를 분석해 다양한 솔루션을 제공하려 했습니다. 하지만 2016년 Salesforce에 인수된 후, 독립적인 사업이 중단되면서 AI 기술이 다른 프로젝트에 흡수되었습니다. 기술적 가능성은 있었으나 독립적인 사업으로 발전하지 못한 사례입니다.

4. Zebrium (2017년 설립)

• Zebrium은 AI 기반 로그 분석 솔루션을 제공하는 스타트업이었으나, AI 기술의 적용 범위와 사용 편의성에서 문제를 겪었습니다. 기대한 만큼의 성과를 내지 못하고 고객 확보에 실패했으며, 복잡한 AI 모델의 유지 관리 비용 문제로 인해 2021년 사업을 접었습니다.

< 한국은 아직도 기술보단 돈이다... >

• 메타버스, AR, 그리고 AI는 분명히 미래의 핵심 기술로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 하지만 이들 기술은 여전히 기대와 현실의 격차 속에서 도전 과제를 안고 있습니다. 성공적인 스타트업들은 이러한 어려움을 극복하고 상용화에 성공했지만, 실패한 사례들도 적지 않습니다. 

• 빅테크 기업들은 막대한 자본과 기술력을 바탕으로 이러한 신기술을 지속적으로 발전시키고 있으나, 스타트업들은 그와 같은 자원을 갖추지 못해 생존에 어려움을 겪고 있습니다. 한국 역시 이러한 신기술에 더 많은 관심과 투자를 기울여야 하며, 그 과정에서 실질적인 수익 모델을 구축하는 것이 중요합니다.

• 특히 한국은 정책과 트렌드에 너무나 민감하고 기술 성숙도의 한계와 더불어 사용자가 기대하는 수준의 경험을 제공하지 못하는 점이 가장 큰 문제라고 생각합니다. 

• 또한 보수적인 투자 문화로 인해, 장기적인 연구와 개발이 필요한 혁신적인 기술에 대한 투자가 제한적인 이며, 기술보다는 빠른 상업적 성공을 우선시하는 경향이 있어 메타버스, AR, AI와 같은 기술 혁신 스타트업들이 제대로 된 기회를 얻지 못하고 있습니다.

✓ 마치며

• 메타버스와 AR 그리고 AI를 경험해 봤던 저로서는 해당 기술들이 분명 미래의 핵심 기술로 자리 잡아갈 것이라고 생각하고 있습니다.

• 하지만 단순하게 트렌드를 따라 창업을 시도하고 EXIT를 하는 시대는 이미 저물어 가고 있음에도 아직도 현실과 가상을 구분 못하는 트렌드성 스타트업의 창업은 전혀 권장드리고 싶지 않고 무모하다고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 

• 위에 언급 했듯이 과도한 투자와 현실적 한계 사이에서 어려움을 겪고 있는 것도 사실이지만, 위에 보여드린 사례들만 보더라도 실제 비즈니스 와의 연결 문제에 대해 딥다이브된 전략을 단계별로 진행할 수 있다면 실력으로 충분히 만들어 내는 시기가 도래했다고 볼 수도 있습니다. 환상에 젖는 것이 아닌 현실에 젖는 , 그리고 가상현실이 아닌 실제 현실에 맞닿는 기술이 있다면 트렌드는 필요 없습니다.